适合连续血压测量的脉搏波分析方法的研究

殷广亮，卢文科，倪珊珊

（东华大学 信息学院，上海 201620）

适合连续血压测量的脉搏波分析方法的研究

殷广亮，卢文科，倪珊珊

（东华大学 信息学院，上海 201620）

脉搏波变化蕴藏着丰富的人体生理信息。利用红外脉搏传感器提取人体指尖脉搏波，分析脉搏波的特征点及特征参数，从而建立特征参数与人体真实血压的回归方程，进而实现血压的无创连续测量。该过程主要包括特征点提取、特征参数分析、回归方程建立、连续血压预测四个部分。通过此方法计算所得出的血压值与压力式血压计所测量的人体真实血压值具有良好的一致性。

无创；连续；血压测量；脉搏特征参数

0 引言

现今社会，生活压力剧增，高血压已经成为最常见的心血管系统慢性病。自古以来血压的测量经历了脉诊、水银柱式测量仪以及电子袖带式血压计等多种方式。传统的血压测量仪多为袖带式且不可连续测量。为了研究全新的血压测量方式从而实现无创、无袖带、长期、连续的血压测量，很多学者探究了多种测量方法［1-2］。医院与家庭中所使用的血压测量装置主要是基于柯氏音法或示波法，虽然能够较为准确地测量出血压值，但袖带需要充气放气，只能测量出某个时刻的血压值，无法对血压进行连续监测，此外，袖带还会对被测对象的手臂或者手腕等测量位置产生压力，使被测者产生不适感。为了克服上述测量方法的不足，许多学者提出了基于脉搏波的血压测量方法。脉搏波是由心脏的周期性收缩产生的，心室收缩时将血射入主动脉中，使主动脉内压力骤升同时容积增大，动脉管壁随之扩张；及至减慢射血期，主动脉压开始下降，管壁弹性回缩。动脉管壁随着心室的舒缩而出现周期性的回缩和舒张，即形成脉搏［3-4］。脉搏起始于主动脉根部，沿动脉管壁进行波浪式传播，又称为脉搏波，而脉搏波可以反映出诸多的生理信号。当血液流经人体的微血管时，该部分微血管的血液容积在心脏波动下会呈动脉性变化。这里用血液容积的变换来反映血管的变化，采用红外光电脉搏传感器记录血管光电容积的变化，血液容积随时间变化的波形进而可以等效为脉搏波［5］。目前，脉搏波分析方法主要有三种：心电波形与光脉搏波结合方法、两路脉搏波结合分析方法、脉搏波特征参数血压测量技术。每一种测量方法又各有其优缺点［6］。

（1）心电波形与光电容积脉搏波结合法：心电与光电容积脉搏波结合法是利用同一动脉脉搏波从心电 R波传输至脉搏波特征点之间的时间间隔来估测血压。经推理演算的血压的估算公式为［7］：

其中 a为动脉壁的厚度，d为内部直径，g为重力加速度，E0为动脉壁的弹性系统。K表示脉搏波所经过的距离，T表示传播时间。

此方法无法检测预射血期的脉搏波的变化情况，预射血期的存在又会导致脉搏波传导时间的变化，同时，脉搏波流过的血管长度过长，更容易受到血管状况不同的影响，这些因素都会影响 PTT，导致估计的血压不够精确。此外该方法还要设计一套心电传感器，会给被测者增加负担，并且使测量系统变得繁杂，便携性能受到影响。

（2）两路光电容积脉搏波结合的方法：这种方法利用人体两个不同的部位，例如手指和手腕，根据测得的两路脉搏波信号特征点的时间间隔来估算血压［8］。两路脉搏波相结合的方法保持了动脉血管的一致性，避免了心脏预射期的影响。但这种方法所得到的脉搏波传导时间只与收缩压变化量有一定的关系，舒张压的变化相关性很小，无法准确测量舒张压。而且需要测量两路脉搏波，也会给被测者带来很大的不便。

（3）脉搏波特征参数法：该方法的核心在于建立脉搏波特征参数与血压之间的关系［9］。这种方法只需要测量一路脉搏波，通过波形的特征参数与指尖血压的相关性来估算舒张压与收缩压。本文将主要研究通过脉搏波特征参数法来实现指尖连续血压测量［10］。

1 脉搏波特征参数法测量血压原理

该方法的主要原理是对提取到的波形选取特定波形的特征参数，此方法一般选取 13个特征参数，即主波高度、降中峡相对高度 H、重搏波相对高度 h/H、主波上升斜率 V、脉动周期时间 T、收缩期时间比 T1/T、舒张期时间比 T2/T和 H（1+T1/T2）、收缩期面积比 Sa/S、舒张期面积比 Sb/S、脉搏波波形特征量 K、收缩期面积特征量 K1、舒张期面积特征量 K2［11］。每个特征参数可以反映独特的生理指标，例如，K值是一个以脉搏波波图面积变化为基础的脉搏波波形特征量，它可反映血管外周阻力、血管壁弹性和血液黏度等人体心血管系统中最为重要的生理参数。然后以被测者的真实血压值作为因变量，以脉搏波特征参数为自变量进行回归分析，建立起血压与特征参数的关系方程。方法原理如图1所示。

2 实现

图1 脉搏波特征参数法的原理分析

采集到脉搏波之后，首先需要确定脉搏波的特征参数。特征参数的提取通过分析脉搏波的特征点来确定。这里针对一个周期的脉搏波使用6个脉搏波特征点。首先是提取波形的特征点，每个脉搏周期的分割采用小波模极大值法实现。然后在每个周期内找到最大、最小值分别为 C、B两点，然后再看特定区间内是否存在极点，若存在则可以确定 F和 G点，若不存在极值点，则继续进行微分，找到曲率最大的点即 F点和曲率最小的点即G点。特定区间是通过大量脉搏波做统计分析所得。D点为每个脉搏周期内二阶差分最大值所对应的点。而 E点是D和 F点之间斜率最小的点。如图2所示。

图2 脉搏波特征点的选择

特征点的变化代表了心血管系统的不同状态。在图2中，B点为主动脉瓣开放点；C点为收缩期最高压力点；D点为主动脉扩张降压点；E点为左心室舒张期开始点；F点为重搏波起点；G点为重搏波压力最高点。识别特征点之后，进行特征参数的计算。通过特征点的值可以计算出每个脉搏周期13个特征参数的值。

这里为了建立血压与特征参数之间的关系，选择了11名 20～30岁的健康受试者进行回归分析。采用红外脉搏传感器采集指尖处的脉搏波波形，从采集到的波形里选取 100个周期的波形，对每个波形识别特征点并提取特征参数。与此同时用袖带式电子血压计测量被测者的血压值。对于每一名受试者分别以收缩压和舒张压为因变量，以提取的 13个脉搏波的特征参数为自变量，进行逐步回归分析，选择 a值为 0.1作为选入或剔除自变量的 F检验标准。结果如表1、2所示。

表1 收缩压的回归分析结果

表2 舒张压的回归分析结果

由表1、2中数据可以看出，收缩压与主波上升斜率V相关性较好，而舒张压与脉搏波波形特征量K相关性较好。不同的人，其血压特征方程是不同的，所以不能采取统一标准方程来进行血压的测量。在测量每个人的血压之前，应该首先采集一段时长的脉搏波，分析得出特征方程以后再应用此方程进行血压的连续测量。选取其中的一名受试者，逐步分析得到收缩压 （SBP）和舒张压（DBP）方程为：

脉搏波特征参数测量血压的实现过程如图3。

图3 脉搏波特征参数测量血压实现过程

3 结束语

本文分析了多种现代血压测量方法的优缺点，并主要提出一种基于脉搏波特征参数的连续血压测量方法。此方法通过提取脉搏波的特征参数，进而逐步回归分析建立血压与脉搏波特征参数之间的关系方程，通过建立的特征方程来估计人体每搏的收缩压与舒张压，实现无创连续血压测量。本文方法测得的血压与普通电子袖带式血压计测得的血压拥有良好的一致性，收缩压与舒张压的平均差值都小于 5，标准方差都小于10。所以基于脉搏波特征参数的血压测量方法能够真实地反应人体的血压值，也最为适合应用于连续血压测量的实际应用当中。

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Research on methods suitable for continuous blood pressure measurement based on pulse wave

Yin Guangliang，Lu Wenke，Ni Shanshan
（Information Institute，Donghua University，Shanghai 201620，China）

Pulse wave of human contains much physiological information.By extracting the human fingertip pulse wave with infrared pulse sensor and analizing feature points and feature parameters of pulse wave，we can establish the regression equation between characteristic parameters and real human blood pressure.Then the noninvasive continuous blood pressure measurement can be actualized.The process mainly includes feature extraction，feature analysis，foundation of regression equation and continuous blood pressure prediction.The result of this method are in good agreement with the real value of blood pressure.

noninvasive；continuous；blood pressure measurement；pulse features

TP212.3

A

1674-7720（2015）23-0011-03

殷广亮，卢文科，倪珊珊.适合连续血压测量的脉搏波分析方法的研究［J］.微型机与应用，2015，34（23）：11-13.

2015-08-13）

殷广亮（1990-），男，在读硕士，主要研究方向：智能传感器。

卢文科（1962-），男，博士，博士生导师，主要研究方向：声表面波、静磁波、小波变换、传感器理论及技术。

倪珊珊（1990-），女，在读硕士，主要研究方向：智能传感器。